Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Type D and Type F activities
This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:
Laurea magistrale in Mathematics - Enrollment from 2025/2026Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
| years | Modules | TAF | Teacher | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Genetics | D |
Massimo Delledonne
(Coordinator)
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| 1° 2° | Algorithms | D |
Roberto Segala
(Coordinator)
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| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Algorithms | D |
Roberto Segala
(Coordinator)
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| 1° 2° | LaTeX Language | D |
Enrico Gregorio
(Coordinator)
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| 1° 2° | Organization Studies | D |
Serena Cubico
(Coordinator)
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| 1° 2° | History and Didactics of Geology | D |
Guido Gonzato
(Coordinator)
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| years | Modules | TAF | Teacher | |
|---|---|---|---|---|
| 1° 2° | Advanced topics in financial engineering | F | Not yet assigned | |
| 1° 2° | ECMI modelling week | F | Not yet assigned | |
| 1° 2° | ESA Summer of code in space (SOCIS) | F | Not yet assigned | |
| 1° 2° | Google summer of code (GSOC) | F | Not yet assigned | |
| 1° 2° | Mathematics mini courses |
Sisto Baldo
(Coordinator)
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| 1° 2° 3° | Python programming language | D |
Giulio Mazzi
(Coordinator)
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Numerical modelling and optimization (2021/2022)
The teaching is organized as follows:
Learning outcomes
The aim of the first module is to deepen the knowledge and skills especially in the modern theory of dynamical systems and give the student a solid appreciation of the deep connections between mathematics and other scientific disciplines, both in terms of the mathematical problems that they inspire and the important role that mathematics plays in scientific research and industry. Mathematical software tools, and others, will be used to implement algorithms for the solution of the real world problems studied during the course. At the end of the course the student is expected to be able to complete professional and technical tasks of a high level in the context of mathematical modelling and computation, both working alone and in groups. In particular the student will be able to write a model of a real problem, to recognise the effective parameters and analyse the model and its possible implications. The second module wants to provide sufficient theoretical and numerical background for the optimal control of dynamical systems. Such problems will be developed by means of real application examples, and recent research studies. At the end of the course students will be able to decide which numerical method is suitable for the solution of some specific optimal control problems. He/She will be able to provide theoretical results on the controllability and stability of certain optimal control problem and numerical methods. He/She will be able to develop his/her own code, and capable choose the appropriate optimization method for each application shown during the course.
Program
The entire course will be available online. In addition, a number of the lessons/all the lessons (see the course
schedule) will be held in-class.
The course presents different differential models and their control with application in biology, economics and robotics.
The analysis of these models will be enached by the study of theoretical aspects, and the development of several computational methods.
The course is divided in two parts, for the detail program refer to the dedicated page
MODELLING SEMINAR
* Modelling of complex and multi-agent systems (swarming, opinion formaton, Network, and (non-)holonomic systems).
* Bifurcation analysis, and geometric control.
NUMERICAL OPTIMIZATION
*Introduction to Optimal control and numerical methods: direct and indirect methods, dynamic programming,
* Model-Predictive Control for high-dimensional Systems
*Examples and exercises with Matlab/Octave.
The program is in accordance with the ECMI standards (European Consortium for Mathematics in Industry, https://ecmiindmath.org/)
Bibliography
Examination Methods
The student is expected to demonstrate the ability to mathematically formalize and solve models used in several scientific discipline, using, adapting and developing the models and advanced methods discussed during the lectures. To that end the final evaluation will consist in a written and oral exam.
Written exam: Questions and exercises the solution could require the use of computer.
Oral exam: Project and discussion of the written exam with questions. The subject of the project should be decided together with the teacher.
The assessment methods could change according to the academic rules.
The online exam is granted for all the students will require it during the academic year 2020/21.
